Research on intelligent early warning of substation fire based on multi-sensor fusion algorithm

预警系统 火灾探测 支持向量机 传感器融合 计算机科学 特征(语言学) 数据挖掘 信息融合 算法 人工智能 模式识别(心理学) 工程类 建筑工程 电信 语言学 哲学
作者
Zhenxi Zhao,Xing Li,Hongfeng Li,Biao Chen,Hua Ji,Bo Di,Biao Yang
标识
DOI:10.1117/12.2683947
摘要

Aiming at the problem of untimely fire prevention and control due to missed and false alarms in the traditional fire early warning system of substations, an intelligent fire classification and early warning algorithm based on multi-sensor information fusion is proposed in this paper. Different from the fire warning with a single sensor, firstly, the algorithm proposed in this paper combines the temperature, CO concentration and smoke sensors to build a multi-sensing fusion layer of the fire detection model, which improves the detection sensitivity to a certain extent. Then, the algorithm uses support vector machine (SVM) to classify and warn fires based on the feature information collected by the multi-sensor fusion layer. Finally, the experimental verification is carried out based on the national standard test fire dataset. The experimental results show that the proposed model can effectively and accurately classify and predict the occurrence of fire, and improve the accuracy of fire early warning decision-making to a certain extent.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
牛牛的牛牛完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
旺仔先生完成签到,获得积分10
2秒前
体贴擎完成签到,获得积分10
3秒前
喜悦幻巧完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
无奈敏发布了新的文献求助10
3秒前
雪山飞虹发布了新的文献求助10
4秒前
南滨发布了新的文献求助30
4秒前
张钰完成签到 ,获得积分10
5秒前
Silverexile完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
烟花应助aa采纳,获得10
8秒前
拼搏的桐发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
打打应助鱼猫采纳,获得10
10秒前
Ellis发布了新的文献求助20
10秒前
丘比特应助雪山飞虹采纳,获得10
10秒前
P16完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
酷波er应助rrrrr采纳,获得10
11秒前
zhaoying发布了新的文献求助10
11秒前
zhi发布了新的文献求助10
13秒前
顾越发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
悦子的猫酒馆完成签到,获得积分20
15秒前
Dskelf完成签到,获得积分10
16秒前
子清发布了新的文献求助10
16秒前
啤酒半斤发布了新的文献求助10
16秒前
喜宝完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
Jasmine完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.).. Frederic G. Reamer 1070
Alloy Phase Diagrams 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
2025-2031年中国兽用抗生素行业发展深度调研与未来趋势报告 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 891
Historical Dictionary of British Intelligence (2014 / 2nd EDITION!) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5424419
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4538767
关于积分的说明 14163869
捐赠科研通 4455739
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2443880
邀请新用户注册赠送积分活动 1435011
关于科研通互助平台的介绍 1412337